修正的Mike-Farmer模型中股票波动率长记忆性的涌现
统计金融
2009-05-27 v3 物理与社会
摘要
Mike-Farmer (MF) 模型是基于指令驱动市场中连续双向拍卖机制的经验构建，能够成功再现收益率的立方律和股票价格在交易层面的扩散行为。然而，MF模型中的波动率（由绝对收益率定义）并未表现出显著的长记忆性。我们提出了MF模型的一个修正版本，通过引入一个新要素，即订单激进性（由相对价格量化）的长记忆性——这是通过分析23只流动性中国股票的订单流识别出的一个重要程式化事实。从修正的MF模型合成的波动率中涌现出长记忆性，其DFA标度指数接近0.76，同时收益率的立方律和价格的扩散行为也得以再现。我们还发现，订单符号的长记忆性对波动率的长记忆性没有影响，而订单激进性的记忆效应对股票价格的扩散性影响甚微。
引用
@article{arxiv.0807.4639,
title = {Emergence of long memory in stock volatility from a modified Mike-Farmer model},
author = {Gao-Feng Gu and Wei-Xing Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:0807.4639},
year = {2009}
}
备注
6 pages, 6 figures and 1 table